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推荐系统第一课

罗老师，神秘人物
推荐系统介绍
评估方法
实战
冷启动问题
课程安排
推荐系统怎么产生的。信息太多了，需要推荐算法匹配人和信息。买东西，商店里面一眼都能看清楚，买饮料，直接拿走，不要推荐系统。去超市，需要导购员，去淘宝，需要搜索，更大系统需要推荐系统挖掘信息。未来更多信息，推荐系统也可能无法满足需求。
推荐和搜索区别
推荐被动，搜索主动
搜索意图明确，推荐比较模糊。推荐个性化很强。流量：搜索，头部流量很强。推荐让小众需求得到满足。搜索快速满足，推荐持续服务。评估指标，搜索简明，推荐复杂。
搜索和推荐的关联。
推荐系统存在的理由：
信息过载，用户需求不明确
推荐系统目标：链接用户和物品，发现商品，留住用户和内容生产者，实现商业目标，头条浏览新闻，投广告赚钱。购买各种服务，最终目的都是实现商业目标。
推荐系统用于：日常日常生活中。用三个不同推荐系统为代表，头条新闻产品，快手为代表，短视频推荐，第三个淘宝为代表的商品推荐，最早从亚马逊开始，Netflix影片推荐。每个章节会对比不同的区别。
第二部分：
评估指标，评估方法
用户，网站，内容提供方。
用户：满足需求，获取信息，快乐，扩展视野。获得认可感，很开心
内容提供方：获取长尾流量，获得互动和认可，获得收益；淘宝就是为了获得收益，
网站：留住用户，实现商业目标，
常用的评估指标：准确性，信任度，满意度，实时性，覆盖率，鲁棒性（系统不要崩溃，保证稳定），多样性，可扩展性，新颖性，商业目标，精细度，用户存留。
显示反馈（电影评分，是否喜欢这个推荐），隐式反馈（点击就满意，直接离开就不满意）
准确性：显示高，隐世低。
数量：显示少，隐世多
获取成本：显示高，隐世低。
准确性（学术性）：定义：评分预测：RMSE；MAE
topN推荐：精确率和召回率
工业界准确性：和产品有很大关系；头条，点击了，说明对标题，图片认可，阅读-阅读时长-》分享和评论-》关注和付费
快手：播放-》播放完成-》点赞和评论-》关注和跟拍
淘宝评估：点击-》浏览深度-》加入购物车和收藏-》购买-》重复购买和好评
覆盖度：推荐出来的商品占据所有商品的数目
信息熵：衡量信息不确定性，越高，越不确定；
基尼系数：经济学领域，衡量财产分配平衡度的。小于1
分层流量占比：按照销量分层，大于1万的占比多少，大于5000的占比等
多样性：推荐列表中物品不同的种类，
新颖性：从来没有关注过的类别，商品等，一直在看鞋子，突然推荐了其他东西。推荐结果的平均流行度
惊喜性：历史不相似。但是很满意；
这三个指标和用户历史偏好有关。
往往需要牺牲准确性；
Exploitation：选择现在最佳的方案；
Exploration:选择不确定的方案，未来可能有高收益。尝试不同种类
Bandit算法原理：Epsilon-greedy：以1-epsilon的概率选择当前收益最大的臂，以epsilon的概率随机选取一个臂做探索；
upper confidence bound:均值越大，标准差越小，被选中的概率会越来越大；
Thompson Sampling:每个臂维护一个beta(wins, lose)分布，每次用现有的beta分布产生一个随机数，选择随机数最大的臂；
三种的区别：UCB算法返回结果一样的；TS采样有随机化策略；
下面直接拿Python代码开讲：代码还是老师刚写的。
Bandit算法应用：兴趣探索：老虎机收益最高。
冷启动探索：新用户来了，不知道用户的口味，
LinUCB:加入特征信息。用user和item的特征预估回报机器置信区间，选择置信区间上界最大的item推荐，观察回报后更新线性关系的参数，

EE实践：
兴趣扩展：相似话题，搭配推荐，看优衣库，直接扩展到无印良品
人群算法：usercf,用户聚类，相关性不强的人群聚类扩展，
Bandit算法：
graph walking:
平衡个性化推荐和热门推荐比例：平时不看娱乐，突然来个娱乐头条，范冰冰出事了。这个算法就是好算法
随机丢弃用户行为历史；
随机扰动模型参数；

眼前的苟且和远方的田野：
今天成交多少钱，用户明天是否继续买；
探索伤寒用户体验，头条今天给我推荐很多不喜欢的娱乐新闻，我就删除软件了。
探索带来的长期收益评估周期长，KPI压力大。
如何平衡实时兴趣和长期兴趣。
如何平衡短期产品体验和长期系统生态。
如何平衡大众口味和小众需求。
如何避免劣币驱逐良币。
休息5分钟。

评估方法：
问卷调查：成本高
离线评估：在用户看到过的候选集上做评估，且跟线上真实效果存在偏差；智能评估少数指标；速度快，不损害用户体验。
在线评估：A/B testing
实践：离线评估和在线评估相结合，定期做问卷调查

A/B testing：单层实验：分流方法给每个实验组分配一定流量。每个组配置不同的实验参数。
三个组：UI测试，推荐实验，广告实验。
只能支持少量实验，不利于迭代；
实验之间不独立，策略可能相互影响；分流方式不灵活。
多层重叠实验框架：保留单层实验框架易用，快速优点同时，增加可扩展性。
核心思路：
分配函数如何设计？保证分配的均匀性和正交性。
如何处理实验样本的过滤？
分配多大流量可以使实验置信？

推荐系统架构：
2013 NETFLIX：出租影像DVD，类似爱奇艺，视频的推荐。06年举办了百万大奖的比赛，推进了算法的进化。
offline，一天跑一次，online层轻量级，要快，用了逻辑回归。
淘宝2015年的推荐系统架构：底层存储如何，
2016 youtube架构

推荐系统发展阶段：
1.0 关联规则，热门推荐等统计方法。啤酒喝尿布放一起。
2.0 矩阵分解，协同过滤，离线推荐列表计算
3.0 召回+ learning to rank重排序。比较成熟时代2014年以后大规模使用了。
4.0 召回和排序实时化。
5.0 end2end深度学习，一切都是embedding
6.0 智能化推荐系统
比如，手机被其他人用了，是否推荐内容要变化。
头条和快手已经到了5.0.阿里和腾讯滞后了一点，为啥？因为抖音全部依赖于推荐，淘宝不那么依赖推荐，而且新公司历史包袱比较小。

发展趋势：单一模块到多模块；单一目标到多目标；单个场景到多场景；离线计算到实时计算；人工规则到人工智能；浅度模型到深度模型；

推荐系统架构：数据收集，学习，服务过程，还有反馈过程。
学术和工业差距：
数据量从百万到百亿
数据分布：学术稳定，工业变化；
研究问题：学术：定义清晰；工业复杂；
关注点：学术追求精度极致；工业考虑性价比；
评估指标：学术单一，工业多个目标
评估方法：学术离线；工业：在线和问卷调查

召回，预估，排序
学习资料：推荐系统实践，比较老旧，今日头条程序员看书一周，然后搭建系统，推荐系统
三篇论文：
item-based collaborative filtering recommendation algorithms
factorization meets the neighborhood:
matrix factorization techniques for recommender systems;有源码
上面三篇文章一定要看，因为课程会讲这些。

工业实践学习资料：
Facebook实践：recommending items to more than a billion people。需要翻墙
quora是如何做推荐的？
real-time personalization using embeddings for search ranking at airbnb
deep neural networks for youtube recommendations
wide& deep learning for recommender systems
ad click prediction: a view from the trenches

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